[论文解读] Reducing ORBGRAND Latency via Partial Gaussian Elimination

Li Wan, Wenyi Zhang|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2026

Wireless Communication Security Techniques被引用 0

一句话总结

提出一种利用 RMRE 和部分高斯消元的消除辅助的 ORBGRAND 解码器，能够联合验证错误模式，降低潜在延迟和计算成本，同时不降低块错误率。仿真显示在保持性能的前提下，平均猜测次数降低超过 40-50%。

ABSTRACT

Guessing Random Additive Noise Decoding (GRAND) is a universal framework for decoding all block codes by testing candidate error patterns (EPs). Ordered Reliability Bits GRAND (ORBGRAND) facilitates parallel implementation of GRAND by exploiting log-likelihood ratio (LLR) rankings but still suffers from high tail latency under unfavorable channel conditions, limiting its use in real-time systems. We propose an elimination-aided ORBGRAND scheme that reduces decoding latency by integrating the Rank of the Most Reliable Erroneous (RMRE) bit with a partial Gaussian-elimination (GE) filtering mechanism. The scheme groups and jointly verifies EPs that share the same RMRE, and once a valid EP is identified, the ORBGRAND search is resumed. By leveraging prior GE steps to filter out unnecessary guesses, this approach significantly reduces the number of EPs to be tested, thereby lowering both average and worst-case latency while maintaining error-correction performance. Simulation results show that compared to the original ORBGRAND, the elimination-aided ORBGRAND filters out more than 50\% of EPs and correspondingly reduce overall computational complexity, all with no loss in block error rate. This demonstrates that this approach is suitable for ultra-reliable low-latency communication scenarios.

研究动机与目标

• 在 URLLC 场景中为短码高比特率的块码提供低延迟解码的动机。
• 引入 RMRE 作为可能错误模式的预测因子，并利用部分 GE 来筛选 EP。
• 将部分高斯消元与 ORBGRAND 融合以降低测试的 EP 数量。
• 证明该方法在降低平均和尾部延迟的同时保持 BLER。

提出的方法

• 将 RMRE 定义为 EP 中最可靠错误比特的指标。
• 通过比特可靠性对校验矩阵进行重新排序并进行按列的部分高斯消元。
• 在继续 ORBGRAND 搜索之前，联合验证具有相同 RMRE 的所有 EP。
• 使用部分 GE 将 GE 复杂度从 O(N(N−K)^2) 降至 O((N−K)M^2)，其中 M 是 N−K 的一个分数。
• 使用 GE 结果筛选 EP 以跳过冗余检查，然后在发现有效 EP 时恢复标准的 ORBGRAND。
• 提供硬件友好的实现，使用按位异或运算，并在极少数情况与 OSD 兼容。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用 RMRE 在 ORBGRAND 解码中优先化和分组 EP？
• RQ2 在不降低纠错性能的前提下，部分高斯消元对 ORBGRAND 的复杂度和时延有何影响？
• RQ3 在 BCH(127,113) 等短码下，EP 测试可以缩减到多少，同时保持块错误率？
• RQ4 所提方法能否与现有的 GRAND 变体（如 RS-ORBGRAND）整合以提升时延？

主要发现

• 消除辅助的 ORBGRAND 与原始 ORBGRAND 具有相同的 BLER。
• 该方法可筛除超过 50% 的 EP，降低测试工作量。
• 在不同 Eb/N0 点（如 4–6 dB）平均猜测次数大约降低 40-55%。
• 减少的部分 GE 降低了消除的复杂度，在报道的情形中实现了端到端解码复杂度的显著下降（最高约 45%）。
• 大多数 RMRE 值较小，表明解码通常只需要少量比特翻转。
• 该方法保持了硬件友好的基于 XOR 的操作，并可与 OSD 在困难情形下互补。